B級 ―― AI Implement Examination

AI超入門(仮公開版) 30題

AIの概要についての直感的理解を7つの側面から問います。

1) 推論と学習
  1. 推論モデルと学習モデルの概念的理解
2) 歴史 
  1. ILSVRCなどのAIコンピティションで競争されたのは何か
3) データ 
  1. 構造化データと非構造化データの概念的理解
  2. データセットについてクラス数,ラベル,オブジェクト数の違い
4) 読み書き表現
  1. ギリシア文字の読み方
  2. 行列,確率統計,微分がディープラーニングの記述に必要な理由
  3. プログラミング言語がディープラーニングの記述に必要な理由
5) パターン認識
  1. 音声認識と画像認識のそれぞれの入力と出力の違い
  2. 説明変数,目的変数,評価指標の違い
  3. 深層強化学習における状態空間(世界モデル)の概念的理解
6) 計算と整理
  1. CPUとGPUの計算手法の違い
  2. ブロックチェーンが分散と時系列でデータを整理する手法
  3. 量子コンピューターの量子ビットと従来のビット計算の違い
7) AIの開発
  1. API活用,転移学習,AIモデルを研究開発する工数の違い
  2. クラウド開発,エッジAI,ローカル開発の概念的な違い
※AIの網羅的な知識を問うG(ジェネラリスト)検定の前段に位置する検定です。
B級シラバスは仮公開中です。皆様からのご意見を募集しております

[B級シラバスの方針]
  • 対象:AIに興味があるが,まったく知識のない入門者
  • 学習時間:週末2日間の入門書読破で合格
  • 目的:入門者が気軽に目指せる最初の目標として学びのきっかけになる事
  • 範囲の限定方針:コンピューターに簡単に実装ができるAIに絞る
  • 範囲の限定方針:各側面の特徴的な具象を3項目以内に限定し出題範囲を項目内に絞る
  • 網羅性:B級では網羅化は放棄し,AIの抽象的(体系的)理解は学習者自身に委ねる
  • 直感獲得:AI実装の本質は,情報処理と数値整理(数学)であるという直感を獲得させる
  • 試験の位置づけ:B級はG検定の前段の位置づけとし、一層の裾野拡大を目指すものである
  • 第一回試験実施:2021年2月20日(土)